L’intelligence artificielle pour analyser des protocoles avec alternance de traitements
Thèse ou mémoire / Thesis or Dissertation
Date de publication
Autrices et auteurs
Identifiant ORCID de l’auteur
Contributrices et contributeurs
Direction de recherche
Publié dans
Date de la Conférence
Lieu de la Conférence
Éditeur
Cycle d'études
Maîtrise / Master's
Programme
Affiliation
Mots-clés
- apprentissage automatique
- erreurs de type I
- protocole à cas uniques
- protocole avec alternance de traitements
- réseaux de neurones artificiels
- alternating-treatment design
- artificial neural networks
- machine learning
- N-of-1 trials
- type I error
Organisme subventionnaire
Résumé
Résumé
Les protocoles avec alternance de traitements sont des protocoles expérimentaux à cas uniques utiles pour évaluer et pour comparer l’efficacité d’interventions. Pour l’analyse de ces protocoles, les meilleures pratiques suggèrent aux chercheurs et aux professionnels d’utiliser conjointement les analyses statistiques et visuelles, mais ces méthodes produisent des taux d’erreurs insatisfaisants sous certaines conditions. Dans le but de considérer cet enjeu, notre étude a examiné l’utilisation de réseaux de neurones artificiels pour analyser les protocoles avec alternance de traitements et a comparé leurs performances à trois autres approches récentes. Plus précisément, nous avons examiné leur précision, leur puissance statistique et leurs erreurs de type I sous différentes conditions. Bien qu’il ne soit pas parfait, le modèle de réseaux de neurones artificiels présentait en général de meilleurs résultats et une plus grande stabilité à travers les analyses. Nos résultats suggèrent que les réseaux de neurones artificiels puissent être des solutions prometteuses pour analyser des protocoles avec alternance de traitements.
Alternating-treatment designs are useful single-case experimental designs for the evaluation and comparison of intervention effectiveness. Most guidelines suggest that researchers and practitioners use a combination of statistical and visual analyses to analyze these designs, but current methods still produce inadequate levels of errors under certain conditions. In an attempt to address this issue, our study examined the use of artificial neural networks to analyze alternating-treatment designs and compared their performances to three other recent approaches. Specifically, we examined accuracy, statistical power, and type I error rates under various conditions. Albeit not perfect, the artificial neural networks model generally provided better and more stable results across analyses. Our results suggest that artificial neural networks are promising alternatives to analyze alternating-treatment designs.
Alternating-treatment designs are useful single-case experimental designs for the evaluation and comparison of intervention effectiveness. Most guidelines suggest that researchers and practitioners use a combination of statistical and visual analyses to analyze these designs, but current methods still produce inadequate levels of errors under certain conditions. In an attempt to address this issue, our study examined the use of artificial neural networks to analyze alternating-treatment designs and compared their performances to three other recent approaches. Specifically, we examined accuracy, statistical power, and type I error rates under various conditions. Albeit not perfect, the artificial neural networks model generally provided better and more stable results across analyses. Our results suggest that artificial neural networks are promising alternatives to analyze alternating-treatment designs.
Table des matières
Notes
Notes
Autre version linguistique
Ensemble de données lié
Licence
Approbation
Évaluation
Complété par
Référencé par
Ce document diffusé sur Papyrus est la propriété exclusive des titulaires des droits d'auteur et est protégé par la Loi sur le droit d'auteur (L.R.C. (1985), ch. C-42). Sauf si le document est diffusé sous une licence Creative Commons, il ne peut être utilisé que dans le cadre d'une utilisation équitable et non commerciale comme le prévoit la Loi (i.e. à des fins d'étude privée ou de recherche, de critique ou de compte-rendu). Pour toute autre utilisation, une autorisation écrite des titulaires des droits d'auteur sera nécessaire.